إليك كيفية تحسين شبكة اختبار @fluentxtz لملاحظات التطبيق، مما يمنح المنشئين نهجا منهجيا لتحويل بيانات الملاحظات إلى قرارات المنتج. انسخ المعكرونة من مقالتي لإزالة الضوضاء. فيما يلي ثلاث وظائف رئيسية لتجربة Fluent testnet: (1) فهم الاحتياجات (2) جمع البيانات (3) تحليل البيانات (1) فهم الاحتياجات الاستراتيجية يعمل فريق Fluent الأساسي عن كثب مع @BlendedBldrs لتحديد مكونات منتجهم التي يريدون تحسينها. أي شيء من تدفقات التسجيل إلى حلقات الألعاب إلى تقييمات المخاطر. نحن نساعد في تحديد مجالات التركيز الأكثر استراتيجية في: - سهولة الاستخدام وتجربة المستخدم (ما شعرت بالإرباك) - الحوافز والمشاركة (ما الذي جعلها ممتعة أو تستحق الاستمرار) - الأداء والحمل (الأخطاء والتأخير ومواطن الخلل) - صدى القيمة (هل حصلوا على ما يدور حوله التطبيق) (2) جمع بيانات التغذية الراجعة بمجرد تقييم احتياجاتهم ، نقوم بإنشاء استراتيجية اختبار مخصصة تركز على جمع البيانات النوعية والكمية داخل تدفق منتجاتهم ، والتي تتمحور حول التقاط تعليقات حقيقية من مستخدميهم. هذا ليس مجرد شكل يتم صفعه في نهاية الجلسة. النظام خفيف الوزن ومرن وأصلي لكل تطبيق - يلتقي بالمستخدمين أينما كانوا بالفعل ، دون إخراج تجربتهم عن مسارها. ما يجعل هذا العمل هو تصميم التغذية الراجعة المتعمد ولكن أيضا البنية التحتية الأساسية. باستخدام أدوات مثل @get_para ، يمكننا تبسيط إعداد المحفظة ، وتبسيط تخطيط الهوية ، والتقاط الإشارات السلوكية الرئيسية على مستوى المحفظة والجلسة ، كل ذلك دون مطالبة المستخدم بالقفز عبر الأطواق. إنه سلس للمستخدم وقوي للمنشئ. (3) قطع الضوضاء بمجرد جمع بيانات التعليقات ، تنتقل إلى نظام محلي تم إنشاؤه بواسطة فريق Fluent الأساسي. في الوقت الحاضر ، هناك دائما خطر أن تغرق المدخلات المفيدة بسبب انحدار الذكاء الاصطناعي أو الزراعة غير المدروسة. للمضي قدما في هذا ، سنعتمد بشدة على الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تصفية البيانات وفرزها وتجميعها. نحن نتعمق أيضا في البيانات لمساعدة البناة على التفكير حول ما هو إشارة عالية وتتوافق مع احتياجات الاختبار الخاصة بهم. يضم تطبيقا واحدا كل ~ 2 أسابيع للحصول على تعليقات. حصل التطبيق الأول على المئات من عمليات إرسال الإشارات عالية الجودة والعالية. الفرق تكرر. ردود الفعل > الزراعة. هنا لقتل مقاييس الغرور الخاصة بك.